[빅 데이터 ] 비지니스 가치의 조건 2013

<Big Data and the Business Values >

                    연례로 열리는 BI 컨퍼런스에 이따금 스피커로 참여하면서 최근의 화두가 빅 데이터임을 무시할 수 없는 것이 현실이다. 덕분에 올해도 봄에 열리는 컨퍼런스에 이 주제에 대한 강연을 부탁 받았고, 최근 개인적인 관심도 충만한 덕에 관련된 다른 이들의 의견에 관해 검토하는 중 읽어볼만한 아티클들을 추려 보고 있는 중이다.

그중 몇개의 흥미로운 몇개의 아티클들과 그 핵심을 소개한다.

 

 

Get the Maximum Value Out of Your Big Data Initiative

by Paul Barth and Randy Bean  |   9:00

AM February 1, 2013

http://blogs.hbr.org/cs/2013/02/get_the_maximum_value_out_of_y.html 

Big Data Executive Survey 2012

http://newvantage.com/wp-content/uploads/2012/12/NVP-Big-Data-Survey-2012-Consolidated-Report-Final1.pdf 

 

 

위의 두가지 포스팅은 빅 데이터의 비지니스적인 가치에 대한 기업들의 관심과 트렌드를 현실적으로 보여주는 리서치 결과를 보여준다. 그 핵심은 의외로 비지니스에서의 빅 데이터 적용영역중 가장 핫 한 부분이 바로 고객관리와 마케팅이라는 것이다. 구글이나 아마존으로 이야기 되는 신기스러운 부분 보다는 더 많은 전통적 기업들의 마케팅 활동이 빅 데이터 응용의 메인 타픽이라는 점은 정말 의외라는 생각이 들게 한다.

 

빅 데이터를 활용하기 위해 필요한 인력들을 많은 기업들이 실리콘밸리에서 찾고 있다는 점도, ... 예상치 못한 것은 아니지만, 충격적으로 다가온다.

How ‘Big Data’ Is Different

Thomas H. Davenport, Paul Barth and

Randy Bean

Magazine: Fall 2012?Opinion & Analysis?

July 30, 2012 ?

http://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-is-different/ 

 

 

빅 데이터의 구루로 일컬어지는... 오래되신 데이븐포트 교수가 하는 이야기가... 빅이 아니라 다양한 데이터를 사용한다는 것에 촛점이 있다는 이야기. 당연한 것임을 이미 알고 있지만, 마케팅 특히 IT기업들의 마케팅이 얼마나 많이 빅 데이터에 대한 논점을 왜곡시켰는지를 다시 한번 깨닫게 한다.

A Step-by-Step Guide to Smart Business Experiments
by Eric T. Anderson and Duncan Simester

http://hbr.org/2011/03/a-step-by-step-guide-to-smart-business-experiments/ar/1

 

 

NVP의 빅데이터 스터디에서 언급된 이야기 중 하나가 자연발생된 데이터가 아니라 실험에 의해 생성되고 검증된 데이터가 가치가 높다는 점이다. 분명 수긍이 간다. CRM 분야에서의 캠페인 관리만 해도 충분히 이를 지지하는 증거가 될 것 같다. 테스트가 없이는 캠페인의 실행 자체만으로 어떤 더 나은 캠페인을 할 수 있는가에 대해서는 아무런 데이터를 얻을 수 없는 것이 분명하니까.

Call It Big Data Or Small Data ? It Is About Critical Data For The Business ?

Part 2
Big Data, General

http://kapowsoftware.com/blog/index.php/call-it-big-data-or-small-data-it-is-about-critical-data-for-the-business-part-2 

 

 

 

How Big Data Is Changing the Whole Equation for Business .

STEVEN ROSENBUSH AND MICHAEL TOTTY

JOURNAL REPORTS
Updated March 8, 2013, 4:22 p.m. ET
.

http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324178904578340071261396666.html?mod=googlenews_wsj

(Ford, UPS, U.K.-based InterContinental

Hotels Group PLC  cases)

 

포드사의 비정형 데이터 분석이 어떻게 고비용의 시장조사를 대체하고 제품개발 프로세스를 업그레이드 시킬 수  있었는지

인터콘티넨탈 호텔이 어떻게 보다 개인화된 타겟 마케팅 캠페인을 실행할 수 있었는지

UPS가 어떻게 지리정보와 운행정보를 결합하여 딜리버리 운영 비용을 절감할 수 있었지는

등의 새로운 적용사례들을 보여준다.

물론 아직 초보적인 수준의 시도라는 점도 느낄 수 있는 사례들이긴 하지만, 가능성에 대한 실마리를 발견할 수 있는 재미있는 아티클

5 Steps to Turn Big Data Technology into Business Value

Big Data
By Gerardo A. Dada, Published March 10, 2013

 

http://www.business2community.com/big-data/5-steps-to-turn-big-data-technology-into-business-value-0431173

 

The Five Big Problems of Big Data
by Gerardo A. Dada  |   March 6, 2013  |  1,460 views

http://www.marketingprofs.com/articles/2013/10243/the-five-big-problems-of-big-data

 

S1> data sources
S2> deriving insights
S3> acting on insights
S4> analysis tools
S5> the trap of data

 

비지니스 가치를 얻기 위해 기술을 적용하는 절차별 이슈를 다섯가지로 설명하고 있다.

단순하지만 쉽게 이해할 수 있는 단계 구분이 마음에 든다.

물론 기초적인 단계에 대한 제안이기에 더 많은 질문들을 양산할 계기로 활용되는 것이 필요하겠지만.

 

예를 든다면,

Q1> 이 다섯가지 중에 가장 심각한 바틀넥은 어디인가?

Q2> 가장 많은 비용이 드는 이슈는?

Q3> 이 다섯개의 단계중 아웃소싱으로 해결될 수 없는 항목은 어느 것인가?

 

이런 식의 '질문을 위한 질문들'도 많이 필요해 보이는데 ...

 

Untangling algorithmic illusions from reality in big data
Kate Crawford argues for caution and

care in data-driven decision making.
by Alex Howard | @digiphile | +Alex

Howard | Comment | March 4, 2013

http://radar.oreilly.com/2013/03/untangling-algorithmic-illusions-from-reality-in-big-data.html 

 

When Google Flu Analytics mistakenly

predicted that 11% of the US had flu

this year, that points to how relying on

a big data signal alone may give us an

exaggerated or distorted result (in that

case, more than double the actual

figure, which was between 4.5-4.8%).

 

빅데이터에 대한 홍보 자료에서 가장 많이 등장하는 구글의 독감 확산 경로 예측...

이 기사의 한 부분은 그 예측이 얼마나 심각하게 틀렸었는지를 지적하면서 빅 데이터의 데이터 수집 측면에서의 바이어스에 대한 경고를 한다.

 

30대 한국인 중 일부는 아직도 스마트 폰을 사용하지 않는다. 왜? 요금만 비싸고 별 필요가 없으니까.

과연 그들이 공유하지 않고 있는 소비자 인식 데이터가 빠져도 30대 한국인 소비자들의 정서와 생각을 읽는데 아무런 문제를 유발하지 않을까?

 

이런 심각한 하지만 별로 심각하게 받아들여지지 않는 이슈를 지적하고 있는 아티클

 

The Empty Promise Of Big Data

January 22, 2013
By Ron Shevlin, Senior Analyst with Aite

Group

http://thefinancialbrand.com/27214/the-empty-promise-of-big-data-rshevlin/

 

- 마케팅이 효과를 내려면 실행 프로세스가 존재해야한다. 실행 프로세스가 변하지 않으면 빅 데이터 만으로는 아무 것도 달라지지 않는다.

- 고객 데이터의 통합이 가장 큰 숙제이다. 의미와 형식이 정리되고 다수의 사용자가 용이하게 공유할 수 있는 환경이 전제되지 않는다면 빅 데이터가 활용되기 어렵다.

- 데이터 과학자가 부족한 이유는 담당하는 일의 고된 내용과 댓가에 비해 크게 매력적이지 않기 때문이다. ( Crunching numbers just isn’t sexy! ) 이 부분이 달라지지 않는다면 데이터 과학자의 공급은 늘어나지 않을 것이다.

특히 금융기관과 관련하여 이상의 세가지를 지적하면서 경영진들이 "빅 데이터가 무엇을 해줄 것인가" 라고 빅 데이터 라는 Fad에 휘둘린 질문을 던지는 대신 "무엇이 비즈니스 이슈인가"를 질문하는 것이 옳다고 주장한다.

 

 

그리고 마지막으로,

곧 열릴 빅데이터에 대한 큰 행사... 어떤 기업들이 어떤 생각으로 어떤 방향에서 빅 데이터를 바라보고 있는가를 적나라하게 보여줄 수 있을 것으로 기대되는데

 

Big data Innovation summit

http://theinnovationenterprise.com/summits/big-data-innovation-summit-april-2013-san-francisco/schedule 

 

Speaker list includes : NASA, Twitter, Facebook,

eBay, Dept. of Defense, Comcast, Bank,

Credit card, youtube, Paypal, Goupon,

GE, SFPD, Linkedin, Dept. of Health

 

---> 이런 구성이라면 한국에서 하는 빅 데이터 컨퍼런스에서도

기상청, 네이버, 카톡, GS홈쇼핑, 경찰청, KT, 신한은행, 하나SK카드,

인쿠르트, 부산지방경찰철, 국민연금... 이런 곳들이 총출동해서

멋진 작품을 만들수도 있지 않을까?? 기대는 되는데, ...

 

-- last update : 2013. 03. 13